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公开(公告)号：CN118711669A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410580934.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 上海交通大学医学院
IPC: G16B40/00 , G16B30/00 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于外泌体表达谱的机器识别乳腺癌的学习方法，包括以下步骤：步骤S1：数据收集；步骤S2：差异表达基因筛选；步骤S3：鉴定预测乳腺癌的核心基因；步骤S4：系统测试常见机器学习算法并优化、选择；步骤S5：外部数据验证。本发明提供基于外泌体表达谱的机器识别乳腺癌的学习方法，侵入性低，仅需要采集外泌体样本，无需对乳房进行创伤性检查，有望在未来的体检中普及；相比传统的单一指标或者影像学检查，利用机器学习方法可以综合考虑多个特征之间的关系，预测的精度和可靠性高。
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